Публикации по теме 'machine-learning'
Новая функция машинного обучения Snowflake для Model Registry
Оптимизируйте задачи машинного обучения с помощью Snowpark и библиотеки Model Registry.
Немного истории
В Infostrux мы работали над примерами использования машинного обучения, используя Snowflake в качестве основы. Это был исключительный опыт работы в той же среде, где хранятся данные. Мы смогли использовать замечательные функции Snowflake, такие как обнаружение данных, оптимизация запросов, клонирование с нулевым копированием, совместное использование и многое другое.
Когда..
Обобщенные линейные модели (GLM) с приложением
Обобщенные линейные модели (GLM) с приложением
Изучение GLM позволяет вам понять, как мы можем использовать распределения вероятностей в качестве строительных блоков для моделирования. Я предполагаю, что вы знакомы с линейной регрессией и нормальным распределением.
Теорию Гаусса Наивного Байеса (GNB) можно найти ниже.
Математика наивного алгоритма Байеса и его применение Теорема Байеса утверждает, что условная вероятность события, основанная на..
Скрытые ошибки SQL, допущенные опытными аналитиками данных, часть 2
#P1# #P2# случаи +------------+----------------+-----------------------+ | client_id | имя_клиента | случай | +-----------+----------------+-----------------------+ | 1 | Майк Джонсон | Запуск нового продукта | | 1 | Майк Джонсон | Рекламное предложение | | 2 | Сара Уильямс| Запуск нового продукта | | 2 | Сара Уильямс| Рекламное предложение | +-----------+----------------+------------------------+ статус +------------+-----------+-----------+ | client_id | повод |..
Генеративный ИИ, обучение на примерах и авторское право
Генеративный ИИ, обучение на примерах и авторское право
TL;DR: авторское право в первую очередь существует для поощрения творчества. Использование генеративного ИИ не должно автоматически подразумевать нарушение авторских прав, и каждый результат должен оцениваться с точки зрения его достоинств, как и другие существующие способы создания.
На протяжении многих лет я много писал о том, как искусственный интеллект изменит экономику . Я постараюсь не повторяться здесь, но суть в..
Как работают закрытые рекуррентные единицы, часть 1 (машинное обучение)
Алгоритм субтитров к изображениям на основе гибридного метода глубокого обучения (CNN+GRU) (arXiv)
Автор: : Рана Аднан Ахмад , Мухаммад Азхар , Хина Саттар
Аннотация . Подпись изображений с помощью структуры кодировщик-декодер продемонстрировала огромный прогресс за последнее десятилетие, когда CNN в основном используется в качестве кодировщика, а LSTM - в качестве декодера. Несмотря на такое впечатляющее достижение с точки зрения точности простых изображений, ему не хватает..
Мартовское безумие Bracket Post Mortem
Как работал алгоритм машинного обучения?
Как и у многих из вас, у меня сломался кронштейн. Но это не обязательно вина машины! Ему по-прежнему нужен человек, чтобы просматривать бегущую ленту и принимать решения на основе совпадений. Я виню себя, правда. Для справки, вот команды, которые действительно вышли в «Финал 4» в этом году:
Северная Каролина, Южная Каролина, Гонзага, Орегон
Вот команды, которые понравились машине из моего поста от 04.02.17:
Я считаю, что все эти..
MLOps на GCP
Операции машинного обучения, или MLOps, — это набор практик и инструментов, направленных на оптимизацию и автоматизацию процесса развертывания, управления и мониторинга моделей машинного обучения в производстве. Он помогает организациям преодолеть проблемы внедрения машинного обучения, предоставляя основу для совместной работы, воспроизводимости, масштабируемости и надежности.
Мы рассмотрим базовую платформу MLOps, используя сервисы, предлагаемые Google Cloud Platform (GCP). Мы..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..